matlab r2016a神经网络设计应用27例
时间: 2023-10-28 19:02:53 浏览: 57
MATLAB R2016a是一种常用的工程和科学计算软件,在神经网络设计和应用方面提供了许多功能和例子。下面是其中的27个例子的简要介绍:
1. 使用feedforwardnet函数设计和训练前馈神经网络。
2. 使用fitnet函数创建和训练自适应神经网络。
3. 使用cascadeforwardnet函数设计和训练级联前馈神经网络。
4. 使用patternnet函数设计和训练模式识别神经网络。
5. 使用elmannet函数创建和训练Elman递归神经网络。
6. 使用layrecnet函数设计和训练全连接递归神经网络。
7. 使用simpneurnet函数设计和训练简单网络。
8. 使用grnn函数创建和训练广义回归神经网络。
9. 使用pnerec函数创建和训练波尔兹曼网络。
10. 使用rbf函数设计和训练径向基函数网络。
11. 使用dncnntool函数创建和训练动态神经网络。
12. 使用nctool函数设计和训练嵌套神经网络。
13. 使用bkprop函数创建和训练反向传播神经网络。
14. 使用lvqnet函数设计和训练LVQ神经网络。
15. 使用newc函数创建和训练自组织分类神经网络。
16. 使用somnet函数设计和训练自组织映射神经网络。
17. 使用cpsoptimset函数设置共享粒子群优化算法。
18. 使用tqnopt函数设置拓扑量化神经网络优化算法。
19. 使用somenet函数设计和训练自组织映射神经网络。
20. 使用nnstart函数启动神经网络工具箱。
21. 使用nprtool函数启动神经网络回归工具箱。
22. 使用prprob函数设计和训练自适应预测神经网络。
23. 使用createffnn函数创建并训练自定义前馈神经网络。
24. 使用bacpropagation函数设计和训练反向传播神经网络。
25. 使用pafunction函数设计和训练位置齐次神经网络。
26. 使用dafunction函数设计和训练分布式自适应神经网络。
27. 使用psofunction函数设计和训练粒子群神经网络。
以上是MATLAB R2016a神经网络设计和应用的27个例子,涵盖了不同类型和用途的神经网络。可以通过这些例子学习和实践神经网络在工程和科学计算中的应用。